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CPsyExam：用考试评价心理学的中文基准
我们介绍了一个新颖的心理学基准测试 CPsyExam，该测试由来自中文考试的问题构成。CPsyExam 着重于将心理学知识和案例分析分开，认识到将心理学知识应用于实际场景的重要性。从 22k 个问题中选取 4k 个问题构成的基准测试，它涵盖
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LLMs 跨入 3D 世界：多模态大语言模型对 3D 任务的调查与元分析
大型语言模型（LLMs）与三维空间数据（3D-LLMs）的整合不断进步，为理解和与物理空间互动提供了前所未有的能力。本文综述了使 LLMs 能够处理、理解和生成 3D 数据的方法，强调了其在上下文学习、逐步推理、开放词汇能力和广泛的世界知识
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大型语言模型在自然语言生成任务中的系统评估
研究论文从自然语言生成任务的角度全面评估了 ChatGPT、ChatGLM、基于 T5 的模型、基于 LLaMA 的模型和基于 Pythia 的模型等众所周知且表现良好的大型语言模型的性能，并提出了一种常见的评估设置，其中包括输入模板和后处
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SciQAG: 自动生成科学问答数据集的框架及细粒度评估
通过从科学文献中提取的信息，利用科学问答对生成的自动评估框架 SciQAG 表明，大型语言模型可用于从文献中提取关键知识的高质量科学问答对。
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LFED：用于大型语言模型的文学小说评估数据集
我们提出了一个文学小说评估数据集（LFED），该数据集旨在评估大型语言模型（LLMs）在长篇小说理解和推理方面的能力。通过对 95 部文学小说进行收集，我们定义了一个包含 8 个问题类别的问题分类体系来指导创建了 1,304 个问题。此外，
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ACL基于时间线的句子分解与上下文学习的时间事实提取
本文主要研究了从自然语言文本中提取时间事实的方法，提出了基于时间轴的句子分解策略，利用大型语言模型进行上下文学习，以确保对各种事实相关的时间轴有更细粒度的理解。同时，介绍了一种将大型语言模型的分解能力与传统小型预训练语言模型的微调相结合的方
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ACL再次聆听并选择正确答案：大语言模型下自动语音识别的新范式
该论文提出了一种新的 ASR 生成性错误纠正范式 ClozeGER，通过引入一种多模态 LLM（即 SpeechGPT）来改善纠正输出的忠实度，然后将 GER 重新设计为带有 logits 校准的 cloze 测试，以消除输入信息冗余并简化
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将隐式多模态知识融入到零资源对话生成中的 L-LMs
通过利用隐式多模态知识，将视觉隐式知识融入基于语言模型的对话生成系统，能够在零资源情境下实现更丰富的对话生成，我们提出了一种名为 VIKDF 的框架，通过两个主要阶段（知识蒸馏和知识整合）实现，能够有效解决零资源情境中多样、高质量对话数据集
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智能体生成对话中的说话人验证
最近大型语言模型的成功引起了广泛关注，发展适应不同说话者特征和风格的角色扮演对话代理人以增强其执行一般和特殊目的对话任务的能力，然而，个性化生成话语的能力，无论是由人类还是大型语言模型进行，尚未得到很好的研究。为了填补这一差距，我们的研究引
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重新审视 OPRO：小规模语言模型作为优化器的局限性
通过使用 LLMs 作为优化器找到最大化任务准确性的指令，Optimization by PROmpting (OPRO) 方法在相对小规模的 LLMs 上展现了有限的有效性，我们建议未来的自动提示工程要考虑模型能力和计算成本，并针对小规模
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为实际手动任务生成连贯的视觉插图序列
通过将潜在扩散模型与大型语言模型结合，我们提出了一种生成一致图像序列的方法，用于配合多步骤的指南，并在人类参与实验中被 46.6% 的人选择为最佳方法，同时自动评价指标表明该方法在两个领域中能够维持语义连贯性和视觉一致性。
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ICMLLLM 和仿真作为双层优化器：推进物理科学发现的新范式
大语言模型近来在科学发现中引起了重要关注，它们拥有丰富的知识和先进的推理能力。本研究提出了一种新方法，通过结合模拟和语言来增强 LLMs 的抽象推理能力，并在构成定律探索和分子设计中展现了不同于传统科学预期的新颖解决方案。
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SynthesizRR: 利用检索增强生成多样化数据集
通过检索和改进综合方法（SynthesizRR），我们通过扩展种子生成内容的方式来合成数据集，从而在语义和词汇多样性、与人类书写文本的相似性以及提纯效果方面极大地改善了标准 32-shot prompting 和其他六种基线方法。
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StyloAI：使用词体分析区分 AI 生成内容
该研究提出了 StyloAI，一种基于数据驱动的模型，通过在两个多领域数据集上应用随机森林分类器使用 31 个文体特征来识别人工智能生成的文本，该方法在 AuTextification 数据集的测试集和教育数据集上分别取得了 81% 和 9
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NIFTY 金融新闻头条数据集
介绍并公开提供了 NIFTY 金融新闻头条数据集，旨在促进和推进利用大型语言模型（LLMs）进行金融市场预测的研究。该数据集包含两个针对不同建模方法的版本：NIFTY-LM 和 NIFTY-RL。每个版本都提供了经过筛选和排名、附带全面元数
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大型语言模型对齐的光谱激活编辑
大型语言模型经常表现出不良行为，本研究提出了一种新的推理时编辑方法，即激活的频谱编辑（SEA），通过将输入表示投影到与积极示范具有最大协方差方向，同时最小化与消极示范具有协方差的方向，有效地缓解了生成虚假或有偏差内容的问题。
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通过从头开始训练领域知识来匹配领域专家
通过领域特定的自回归训练方法，在小型的 GPT-2 模型上训练神经科学文献，可以实现即使在小规模的语言模型上也能达到专家水平的性能表现。
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建模双语句子处理：评估 RNN 和 Transformer 体系结构用于跨语言结构启动
通过评估循环神经网络（RNN）和 Transformer 在复制跨语言结构启动方面的表现，这项研究对人类语言处理中抽象语法表示的关键指标进行了评估。研究重点关注涉及两种类型不同的语言的中英启动，探讨这些模型如何处理结构启动这一稳定现象，即暴
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比较 GPT-4 与 Chat-GPT 在心理健康护理中的功效：对大型语言模型进行盲评估以支持心理辅导
该研究比较了两个大型语言模型 GPT-4 和 Chat-GPT 在回应 18 个心理提示方面的表现，以评估它们在心理健康护理环境中的潜在适用性。结果显示 GPT-4 在生成临床相关和富有同理心的回应方面更有效，提供更好的支持和指导。这项研究
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AMSNet: AMS 电路的电表数据集
使用大型语言模型在模拟 / 混合信号电路设计中探索自动生成技术，通过设计自动技术将原理图转换为电路网络列表并创建 AMSNet 数据集，以便在 AMS 电路设计中有效地应用大型语言模型。
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